論文の概要: LDM-RSIC: Exploring Distortion Prior with Latent Diffusion Models for Remote Sensing Image Compression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03961v1
- Date: Thu, 6 Jun 2024 11:13:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-07 15:10:00.893545
- Title: LDM-RSIC: Exploring Distortion Prior with Latent Diffusion Models for Remote Sensing Image Compression
- Title（参考訳）: LDM-RSIC:リモートセンシング画像圧縮のための遅延拡散モデルによる歪み探索
- Authors: Junhui Li, Jutao Li, Xingsong Hou, Huake Wang, Yutao Zhang, Yujie Dun, Wenke Sun,
- Abstract要約: 遅延拡散モデルに基づくリモートセンシング画像圧縮法(LDM-RSIC)を提案する。
第1段階では、自己エンコーダは、高品質な入力画像から予め学習する。
第2段階では、既存の学習ベース画像圧縮アルゴリズムの復号化画像に条件付LDMにより前者が生成される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.80655789773014
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep learning-based image compression algorithms typically focus on designing encoding and decoding networks and improving the accuracy of entropy model estimation to enhance the rate-distortion (RD) performance. However, few algorithms leverage the compression distortion prior from existing compression algorithms to improve RD performance. In this paper, we propose a latent diffusion model-based remote sensing image compression (LDM-RSIC) method, which aims to enhance the final decoding quality of RS images by utilizing the generated distortion prior from a LDM. Our approach consists of two stages. In the first stage, a self-encoder learns prior from the high-quality input image. In the second stage, the prior is generated through an LDM, conditioned on the decoded image of an existing learning-based image compression algorithm, to be used as auxiliary information for generating the texture-rich enhanced image. To better utilize the prior, a channel attention and gate-based dynamic feature attention module (DFAM) is embedded into a Transformer-based multi-scale enhancement network (MEN) for image enhancement. Extensive experiments demonstrate the proposed LDM-RSIC significantly outperforms existing state-of-the-art traditional and learning-based image compression algorithms in terms of both subjective perception and objective metrics. Additionally, we use the LDM-based scheme to improve the traditional image compression algorithm JPEG2000 and obtain 32.00% bit savings on the DOTA testing set. The code will be available at https://github.com/mlkk518/LDM-RSIC.
- Abstract（参考訳）: 深層学習に基づく画像圧縮アルゴリズムは、典型的には符号化と復号化ネットワークの設計に焦点を当て、エントロピーモデル推定の精度を改善してレート歪み(RD)性能を向上させる。
しかし,既存の圧縮アルゴリズムに先行する圧縮歪みを利用してRD性能を向上させるアルゴリズムはほとんどない。
本稿では,遅延拡散モデルに基づくリモートセンシング画像圧縮(LDM-RSIC)手法を提案する。
私たちのアプローチは2つの段階から成り立っている。
第1段階では、自己エンコーダは、高品質な入力画像から予め学習する。
第2段階では、既存の学習ベース画像圧縮アルゴリズムの復号化画像に条件付きLCMを介して前者が生成され、テクスチャリッチ強化画像を生成する補助情報として使用される。
事前に、トランスフォーマーベースのマルチスケールエンハンスメントネットワーク(MEN)に、チャネルアテンションとゲートベースのダイナミック機能アテンションモジュール(DFAM)を組み込んで画像エンハンスメントを行う。
LDM-RSICは、主観的知覚と客観的メトリクスの両方の観点から、既存の最先端および学習ベースの画像圧縮アルゴリズムを著しく上回っている。
さらに,従来の画像圧縮アルゴリズムJPEG2000の改良とDOTAテストセットの32.00%のビットセーブを実現するために,LDMベースのスキームを用いる。
コードはhttps://github.com/mlkk518/LDM-RSICで入手できる。
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